Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## ANALISIS KEGUNAAN DAN KEBERMANFAATAN APLIKASI GRAB FOOD DI WILAYAH PALEMBANG MENGGUNAKAN REGRESI LINIER SEDERHANA
Mutiara Marsa Silvia 1 , M. Wirayuda 2 , Tata Sutabri 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bina Darma E-mail : mutiaramarsyasilfia@gmail.com 1 ,mwirayudayuda@gmail.com 2

## Abstact
The development of information and communication technology has brought significant changes in various aspects of people's lives, including consumption and food services. One of these advances is the presence of food delivery service applications, such as GrabFood. This research aims to analyze the usability and usefulness of the GrabFood application in the Palembang area using a simple linear regression  method.  Data  was  obtained  through  a  survey  of  GrabFood  application  users  in Palembang.  The  independent  variable  is  application  usability,  measured  based  on  ease  of  use, accessibility,  and  speed  of  service.  The  dependent  variable  is  the  usefulness  of  the  application, measured based on the level of user satisfaction and frequency of use. The results of the analysis show  a  significant  positive  relationship  between  usability  and  usefulness  on  the  attitudes  of GrabFood application users. In conclusion, increasing the usability of the GrabFood application increases its usefulness for users in Palembang. This research has implications for developing and improving GrabFood application services to better meet user needs and expectations.
Keywords: GrabFood, application usability, usefulness, simple linear regression

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi  telah  mengakibatkan  transformasi yang  signifikan  dalam  beragam  bidang kehidupan  masyarakat.  termasuk  dalam  hal konsumsi  dan  layanan  makanan.  Salah  satu bentuk  kemajuan  tersebut  adalah  hadirnya aplikasi  layanan  pesan  antar  makanan,  seperti GrabFood. Aplikasi ini menawarkan kemudahan bagi  konsumen  untuk  memesan  makanan  dari berbagai  restoran  tanpa  harus  meninggalkan rumah.  Di  tengah  dinamika  perkotaan  yang semakin sibuk,  khususnya di wilayah Palembang, kehadiran GrabFood menjadi solusi praktis  yang  banyak  diminati  (Tiarailsa  et  al., 2022).
Palembang  Sebagai  kota  metropolitan  di Indonesia, memiliki tingkat pergerakan penduduk  yang  tinggi.  Dengan  perkembangan urbanisasi dan modernisasi, kebutuhan masyarakat  akan  layanan  yang  cepat,  efisien, dan  praktis  juga  meningkat.  GrabFood  hadir sebagai  jawaban  atas  kebutuhan  tersebut, memberikan kemudahan akses terhadap berbagai  pilihan  makanan  dan  minuman  hanya
melalui  sentuhan  layar  ponsel.  Namun,  untuk memahami sejauh mana aplikasi ini memberikan manfaat  bagi  penggunanya,  perlu  dilakukan analisis  mendalam  mengenai  kegunaan  dan kebermanfaatan GrabFood di wilayah Palembang(Nurvitasari & Dwijayanti, 2022).
Analisis  kegunaan  dan  kebermanfaatan aplikasi  seperti  GrabFood  Bisa  dilakukan dengan  berbagai  teknik,  salah  satunya  adalah menggunakan regresi linier sederhana. Pendekatan  ini  memungkinkan  peneliti  untuk memahami korelasi antara variabel yang mandiri dan  yang  bergantung.  Dalam  konteks  ini, variabel  independen  bisa  berupa  kemudahan penggunaan,  variasi  menu,  kecepatan  layanan, dan harga, sedangkan variabel dependen adalah tingkat  kepuasan  pengguna.  Dengan  analisis regresi  linier  sederhana,  kita  dapat  mengukur Seberapa  signifikan  dampak  dari  faktor-faktor tersebut  terhadap  kepuasan  pengguna.  aplikasi GrabFood di Palembang.
Regresi  linier  sederhana  adalah  teknik analisis statistik Digunakan untuk memprediksi nilai  variabel  tergantung  berdasarkan  nilai
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
variabel bebas. Teknik ini sangat berguna untuk memahami hubungan linear antara Dua variabel digunakan untuk memproyeksikan atau memprediksi  nilai  satu  variabel  berdasarkan variabel  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  regresi linier sederhana akan membantu mengidentifikasi  dan  mengukur  pengaruh  dari berbagai  faktor  yang  dianggap  mempengaruhi kegunaan dan kebermanfaatan GrabFood.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menyajikan  gambaran  yang  terperinci  tentang seberapa efektifnya pengaruh aplikasi GrabFood dalam  memenuhi  kebutuhan  dan  ekspektasi pengguna di Palembang. Dengan mengidentifikasi
faktor-faktor yang
berkontribusi  terhadap  tingkat  kepuasan pengguna,  Harapannya,  penelitian  ini  dapat memberikan  masukan  yang  bermanfaat  bagi pengembang  aplikasi  untuk  meningkatkan kualitas layanan mereka. Selain itu, hasil analisis ini  juga  bisa  menjadi  referensi  bagi  pemangku kepentingan  lainnya,  seperti  pemilik  restoran dan  pengambil  kebijakan,  dalam  memahami dinamika  konsumsi  makanan  melalui  platform digital (Sophian & Wi, 2022).
Metodologi  penelitian  akan  melibatkan pengumpulan data primer melalui survei kepada pengguna  GrabFood  di  Palembang.  Data  yang terkumpul  akan  diolah  dengan  menerapkan regresi  linier  sederhana  untuk  melalukan  uji hipotesis yang telah diajukan. Dalam analisis ini, berbagai indikator seperti kemudahan penggunaan  aplikasi,  variasi  menu,  kecepatan pengiriman,  dan  harga  akan  dievaluasi  untuk melihat  pengaruhnya  terhadap  kepuasan pengguna (Puspita & Aprilia, 2020).
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini berusaha  untuk  menjawab  pertanyaan  utama: Apakah aplikasi GrabFood benar-benar memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi penggunanya di Palembang? Dengan mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  paling berpengaruh terhadap tingkat kepuasan pengguna,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  berarti dalam  pengembangan  layanan  pesan  antar makanan yang lebih baik di masa depan(Amah et al., 2020).
Disamping  itu,  penelitian  ini  juga berupaya untuk mengidentifikasi hambatan dan
rintangan yang mungkin dihadapi oleh pengguna GrabFood  di  Palembang.  Beberapa  masalah seperti  kualitas  layanan  pengiriman,  akurasi pesanan,  dan  interaksi  dengan  pihak  restoran atau  pengemudi  sering  menjadi  perhatian pengguna.  Mengidentifikasi  dan  memahami masalah-masalah ini akan memberikan wawasan yang  berharga  bagi  perbaikan  layanan  di  masa mendatang (Rosita, 2020).
Lebih jauh lagi, Penelitian ini akan meneliti faktor-faktor luar yang mungkin mempengaruhi penggunaan  aplikasi  GrabFood,  termasuk tingkat  akses  internet,  pengetahuan  teknologi, dan  preferensi  konsumen  terhadap  metode pemesanan  makanan  secara  online.  Di Palembang, dengan keragaman  demografis  dan kebiasaan  konsumsi  yang  bervariasi,  penting untuk  mempertimbangkan  bagaimana  faktor- faktor  ini  dapat  mempengaruhi  adopsi  dan penggunaan  GrabFood  (Puspita  &  Aprilia, 2020).

## 2. METODELOGI
Metodologi  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  kegunaan  dan  kebermanfaatan aplikasi  GrabFood  di  wilayah  Palembang menggunakan  Penelitian  ini  menggunakan metode  regresi  linier  sederhana,  yang melibatkan tiga variabel utama, yakni  persepsi kegunaan  (X1),  persepsi  kebermanfaatan  (X2), dan  sikap  pengguna  (Y1).  Data  dikumpulkan melalui  survei  dengan  kuesioner  yang disebarkan  kepada  pengguna  GrabFood  di Palembang.  Setelah  data  terkumpul,  dilakukan penggunaan  analisis  regresi  linier  sederhana untuk  menemukan  korelasi  antara  variabel  X1 dan  X2  terhadap  Y1.  Model  regresi  digunakan untuk mengidentifikasi seberapa besar pengaruh persepsi kegunaan dan kebermanfaatan terhadap sikap  pengguna  terhadap  aplikasi  GrabFood. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  bagi pengembang  aplikasi  dalam  meningkatkan kualitas layanan mereka.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## Gambar 1. Tahapan Metode

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hipotesis  pertama  menyatakan  bahwa persepsi  kemudahan  penggunaan  memiliki dampak  terhadap  sikap  terhadap  penggunaan. Hipotesis  kedua  menyatakan  bahwa  persepsi manfaat  yang  dirasakan  juga  memiliki  dampak terhadap sikap terhadap penggunaan.
Gambar 2. Hipotesis
Berikut  merupakan  variable  pertanyaan  terdiri dari  X1 presepsi kegunaan ada 6 indikator, X2 presepsi  kebermanfaatan  ada  6  indikator  ,  dan variable  Y  sikap  terhadap  pengguna  ada  7 indikator.
Tabel 1. Pernyataan Variabel X1
Tabel 2. Pernyataan Variabel X2
X2 Perceived Usefulness (PU) Presepsi Kebermanfaatan (X2): X2.1 Penggunaan  aplikasi  Grabfood menghemat waktu dalam mencari makanan. X2.2 Penggunaan  aplikasi  Grabfood mengurangi  kerumitan  dalam proses memesan makanan. X2.3 Penggunaan  aplikasi  Grabfood memperluas  pilihan  makanan yang tersedia. X2.4 Penggunaan  aplikasi  Grabfood meningkatkan kenyamanan dalam memesan makanan. X2.5 Penggunaan  aplikasi  Grabfood mempercepat proses Variabel Pernyataan X1  Perceived Ease  of  Use (PEU) Presepsi Kegunaan (X1): X1.1 Aplikasi Grabfood membantu  mempermudah proses memesan makanan. X1.2 Aplikasi Grabfood memiliki antarmuka  yang  mudah dipahami. X1.3 Aplikasi Grabfood menyediakan berbagai pilihan restoran dan menu. X1.4 Aplikasi Grabfood memiliki fitur  pelacakan  pesanan yang akurat. X1.5 Aplikasi Grabfood memberikan pemberitahuan yang  jelas  tentang  status pesanan. X1.6 Aplikasi Grabfood menyediakan layanan pelanggan yang responsif. Identifikasi Masalah Membuat Hipotesis Menentukan Variabel Mengelola Dan Menganalisis Data Melakukan Uji Regresi Linier Interprestasi Hasil Uji Evaluasi Hasil Uji Melakukan Uji Validitas dan Realibilitas X1 Presepsi
Kegunaan
Y Sikap Pengguna
X2 Presepsi Kebermanfaatan
H1 H2
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
pengiriman makanan. X2.6 Penggunaan  aplikasi  Grabfood meningkatkan  kepuasan  dalam pengalaman memesan makanan. Tabel 3. Pernyataan Variabel Y Attitude Toward Using
(ATU) (Y): Sikap Terhada Pengguna (Y) Y1 Saya  merasa  senang  menggunakan aplikasi Grabfood. Y2 Saya merasa puas dengan pengalaman  memesan  makanan melalui aplikasi Grabfood.
Y3 Saya  merasa  percaya  dengan kualitas layanan yang diberikan oleh aplikasi Grabfood.
Y4 Saya  merasa  terbantu  dengan adanya  aplikasi  Grabfood  dalam kehidupan sehari-hari.
Y5 Saya  merasa  bahwa  penggunaan aplikasi  Grabfood  adalah  pilihan yang bijaksana.
Y6 Saya  merasa  bahwa  aplikasi Grabfood  memiliki  nilai  tambah dalam kehidupan saya.
Y7 Saya  merasa  bahwa  aplikasi Grabfood  meningkatkan  efisiensi dalam memesan makanan.
Pernyataan tersebut akan dinilai dengan skala 1 hingga  5,  di  mana 1 Sangat  Setuju  =  5,  Setuju bernilai 1 4, 1 Netral = 3, Tiidak Setuju = i 2, dan Sangat Tidak Setuju bernilai 1. Evaluasi ini akan dilakukan oleh 50 responden.

## Uji Validitas
Uji  ini  dilakukan dengan  menganalisa  serta melakukan banding terhadap nilai - nilai angka r hitung  dan  r o tabel.  Jika  r o hitungannya  yang kita  dapat  lebih  atau  besar  dari  r  tabel,  item tersebut dinyatakan valid atau benar. Kemudian, jika  r  hitungannya  yang  di  peroleh  lebih  kecil
dari pada r tabel, item tersebut dinyatakan tidak valid,  sementara  r  tabel  didapatkan  dengan menghitung tabel r berdasarkan ketentuan (df = n-2) dengan  signifikansi  5%, di mana  n  adalah jumlah responden. Sebagai contoh, dengan (df = 52-2), maka df menjadi 50. Setelah mendapatkan nilai  df,  kita  dapat  menentukan  r  tabel  dengan melihat tabel 4.
Tabel 4. Tabel r dari 40 - 52
DF = n- 2 1 0 0,1 1 0,05 1 0,02 1 0,01 1 0,001 1 1 r 0,005 1 1 r 0,05 11 1 r 0,025 1 r 0,01 1 1 r 0,001 1 40 1 0,257 3 1 1 0,304 4 1 1 0,357 8 1 0,393 2 1 0,4896 41 1 0,254 2 1 1 0,300 8 1 1 0,353 6 1 0,388 7 1 0,4843 42 1 0,251 2 1 1 0,297 3 1 1 0,349 6 1 0,384 3 1 0,4791 43 1 0,248 3 1 1 0,294 0 1 1 0,345 7 1 0,380 1 1 0,4742 44 1 0,245 5 1 1 0,290 7 1 1 0,342 0 1 0,376 1 1 0,4694 45 1 0,242 9 1 1 0,287 6 1 1 0,338 4 1 0,372 1 1 0,4647 46 1 0,240 3 1 1 0,284 5 1 1 0,334 8 1 0,368 3 1 0,4601 47 1 0,237 7 1 1 0,281 6 1 1 0,331 4 1 0,364 6 1 0,4557 48 1 0,235 3 1 1 0,278 7 1 1 0,328 1 1 0,361 0 1 0,4514 49 1 0,232 9 1 1 0,275 9 1 1 0,324 9 1 0,357 5 1 0,4473 50 1 0,230 6 1 1 0,273 2 1 1 0,321 8 1 0,354 2 1 0,4432 51 1 0,228 4 1 1 0,270 6 1 1 0,318 8 1 0,350 9 1 0,4393 52 1 0,226 2 1 1 0,268 1 1 1 0,315 8 1 0,347 7 1 0,4354
Dari  tabel  4  di  atas,  dengan  (df  =  50)  dan signifikansi  5%,  Dengan  tingkat  signifikansi 5%,  ditemukan  nilai  r  tabel  sebesar  0,2732. Setelah  mendapatkan  nilai  r  tabel  ini,  yaitu 0,2732,  kita  dapat  membandingkan  r 1 hitung menggunakan aplikasi SPSS 1 .
Tabel 5.  Hasil Uji Validitas X1
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Berdasarkan hasil di atas, diketahui i bahwa nilai r hitung pearson correlation untuk item 1 1 1 =  0,437,  item  2  =  0,547,  item  3  adalah  0,379, item 4 = 0,562, item 5 = 0,644, dan item 6 adalah 0,527. Hasil ini menunjukkan bahwa pertanyaan pada  variabel  X1  nomor  1  sampai  nomor  6 adalah  valid,  karena  tidak  ada  nilai  yang  lebih kecil atau dibawah 0,2732.
Tabel 6.  Hasil Uji Validitas X2
Berdasarkan hasil 1 di atas, diketahui bahwa nilai r hitung pearson correlation untuk item 1 1 1 adalah 0,613, item 2 adalah 0,632, item 3 adalah 0,301,  item 1 4  adalah  0,667,  item 1 5  adalah 0,623,  dan  item  6  adalah  0,475.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  pertanyaan  pada  variabel X2 nomor 1 sampai nomor 6 valid, karena tidak ada nilai yang lebih kecil atau dibawah 0,2732.
Tabel 7. Hasil Uji Validitas Y
Berdasarkan  hasil  di  atas 1 ,  nilai  r 1 hitung pearson correlation untuk item 11 1 = 0,355, item 2  =  0,412,  item  3  adalah  0,572,  item  4  adalah 0,522, item 1 5 = 0,479, item 6 = 0,514, dan item 7  adalah  0,515.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa pertanyaan pada variabel Y dari nomor 1 hingga nomor 7 dinyatakan valid, karena tidak ada nilai yang lebih kecil atau dibawah 0,2732.
Tabel 8. Perhitungan Uji Validitas X1
Presepsi Kegunaan (X1) Variabel  r tabel  r hitung  Keterangan
1 X1.1 o0 0,273 0,437 Valid o 1 X1.2 o0 0,273 0,547 Valid o 1 X1.3 o0 0,273 0,379 Valid o 1 X1.4 o0 0,273 0,562 Valid o 1 X1.5 0o 0,273 0,644 Valid o 1 X1.6 0o 0,273 0,527 Valid o Tabel 9. Perhitungan Uji Validitas X2 Presepsi Kebermanfaatan (X2) Variabe l r tabel r hitung Keteranga n X2.1 o 0,273 0,613 Valid o X2.2 o 0,273 0,632 Valid o X2.3 o 0,273 0,301 Valid o X2.4 o 0,273 0,667 Valid o X2.5 o 0,273 0,623 Valid o X2.6 o 0,273 0,475 Valid Tabel 10. Perhitungan Uji Validitas Y Attitude Toward Using (Y) Variabel   r table r hitung Keterangan Y1 o 0,273 0,355 Valid o Y2 o 0,273 0,412 Valid o
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Y3 o 0,273 0,572 Valid o Y4 o 0,273 0,522 Valid o Y5 o 0,273 0,479 Valid o Y6 o 0,273 0,514 Valid o Y7 o 0,273 0,515 Valid o

## Uji Realibilitas
Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  Uji Reliabilitas adalah sebagai berikut: 1. Jika nilai Cronbach's Alpha > atau lebih 0,60, maka kuesioner dianggap reliabel dan konsisten. 2.  Kemudian,  jika  nilai  yang  kita  dapat Cronbach's Alpha <  atau kurang dari 0,60, maka dianggap tidak reliabel atau tidak konsisten.
Tabel 11. Nilai Cronbach’s Alpha
Tabel  11  di  atas  menunjukkan  jumlah  nilai  r beserta  interpretasinya,  dengan  rentang  0,00  – 0,20 diartikan sebagai sangat rendah, 0,80 – 1,00 diartikan sebagai tinggi, dan seterusnya.
Tabel 12. Case Processing Summary
Gambar  output  atau  hasil  di  atas  menunjukkan informasi  mengenai  jumlah  responden  (N) jumlah  data  yang  dievaluasi  menggunakan program  SPSS  adalah  50  responden.  Karena tidak ada data yang kosong serta semua jawaban responden terisi maka jumlah data valid adalah 100%.
Tabel 13. Hasil Uji Reliabilitas

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.712 19
Gambar  output  di  atas  menunjukkan  bahwa terdapat  19  item  atau  butir  pertanyaan  angket yang terdiri dari beberapa variabel x1, x2, dan y 1 dengan  jumlah  nilai  Cronbach’s Alpha  sebesar 0,712. Karena nilai yang kita dapat Cronbach’s Alpha 0,712 > atau 1 lebih besar dari 0,60, maka dapat  disimpulkan  bahwa  item  tersebut  cukup reliabel atau konsisten.

## Uji Regresi Linier Sederhana
Table 14. Model Summary
Model Summary
Mo del R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,608 a ,370 ,343 2,189
a. Predictors: (Constant), Presepsi
Kebermanfaatan, Presepsi Kegunaaan
Tabel  Model  Summary  menampilkan  korelasi (R) sebesar 0,608. Dari hasil tersebut, ditemukan koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,370, yang berarti bahwa 37,0% variasi dalam variabel terikat,  yaitu  partisipasi,  dapat  dijelaskan  oleh variabel bebas, yaitu trust.
Table 15. Anova
Output  bagian  (ANOVA)  menunjukkan  bahwa nilai  hitung  F  adalah  13,793  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,000,  yang  lebih  rendah dari  0,05,  maka  model  regresii 1 ini  dapat digunakan untuk memprediksii variable partisipasi.  Artinya,  variabel  kepercayaan  (X) memiliki  dampak  atau  pengaruh  pada  variabel partisipasi (Y).
Case Processing Summary N % Cases Valid
50 100.0 Excluded a 0 .0 Total 50 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure. ANOVA a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 132,181
2 66,091 13,793 ,000 b Residual 225,199 47 4,791 Total 357,380 49
a. Dependent Variable: Attitude
b. Predictors: (Constant), Presepsi Kebermanfaatan, Presepsi Kegunaaan
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Table 16. Coefisience
Output atau hasil Bagian (Koefisien) : Diketahui dengan  nilai  Konstanta  (a)  sebesar  9,802, sementara  nilai  Trust  (b  /  koefisien  regresi) adalah 0,402. dengan nilai c sebesar 0,336, maka persamaan  regresinya  dapat  diekspresikan  atau ditulis sebagai:
Y = a + b + cX Y =  9,802 + 0,402 + 0,336 X
Persamaan  tersebut  dapat  diterjemahkan  atau diartikan sebagai berikut :
- Nilai konstan sebesar 9,802, mengandung arti bahwa  nilaii  konsisten  variabel  Partisipasi 1 adalah sebesar 9,802 -  Koefisien  regresi 1 X1  sebesar  0,402 mengindikasikan  bahwa  setiap  peningkatan sebesar 1% pada nilai Trust, akan menyebabkan peningkatan sebesar 0,402 pada nilai Partisipasi. Sehingga  koefisien  regresi  ini  memiliki  nilai positif, yang menunjukkan bahwa arah pengaruh variabel X1 terhadap Y adalah positif. -  Koefisien  regresi  X2  sebesar  0,336 menggambarkan  bahwa  setiap  peningkatan sebesar 1% pada nilai Trust akan menyebabkan peningkatan sebesar 0,336 pada nilai Partisipasi. Sehingga  koefisien  regresi  ini  memiliki  nilai positif, yang menunjukkan bahwa arah pengaruh variabel X2 terhadap Y adalah positif.
Table 17. Coefisience
Pengambilan  Keputusan  dalam  Uji  Regresi Sederhana -  Berdasarkan  nilaii  signifikansi  dari  tabel Coefficients, nilai signiifikansi X1 adalah 0,002, yang lebih kecil dari 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan  bahwa  variabel  Trust  (X1) kegunaan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Partisipasi (Y) sikap terhadap pengguna.
-  Berdasarkan  nilai  signifikansi  dari  tabel Coefficients, nilai signifikansi untuk X2 adalah 0,005, yang kurang darii 0,05. Oleh karena itu, dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  Trust  (X2) manfaat  memiliiki  pengaruh  yang  signifikan terhadap variabel Partisipasi (Y) sikap terhadap pengguna.
- Berdasarkan nilai t, nilai t hitung sebesar 3,351, yang  lebih  besar  dari  t  tabel  1,67655.  Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel Trust  (X1)  kegunaan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel Partisipasi (Y) sikap terhadap pengguna.
-  Berdasarkan  nilaii  t  :  diketahui  nilai  t  hitung sebesar      2,958  >  t  tabel  1.67655,  sehiingga hasilnya dapat disimpulkan bahwa variabel Trust (X2)  manfaat  berpengaruh  terhadap  variabel Partisipasi (Y) sikap terhadap pengguna.

## Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  menilai  apakah pertanyaan-pertanyaan yang kita peroleh dalam kuesioner  mampu  mengukur  apa  yang seharusnya diukur. Berdasarkan hasil perhitungan  r  tabel  dengan  derajat  kebebasan (df)  sebesar  50  (n-2)  pada  tingkat  signifikansi 5%  adalah  0,2732.  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) 9,802 3,323 2,950  ,005 Presepsi Kegunaaan ,402 ,120 ,404 3,351  ,002 Presepsi Kebermanfaatan ,336 ,114 ,356 2,958  ,005 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. B Std.
Error Beta 1 (Constant) 9,802 3,323 2,950  ,005 Presepsi Kegunaaan ,402 ,120 ,404 3,351  ,002 Presepsi Kebermanfaatan ,336 ,114 ,356 2,958  ,005
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## Variabel X1 (Presepsi Kegunaan)
Semua  item  (X1.1  sampai  X1.6)  item  tersebut dianggap  valid  karena  nilai  r  hitung  yang  kita dapat lebih besar darii nilai r tabel (0,2732). Variabel X2 (Presepsi Kebermanfaatan) Semua  item  (X2.1  sampai  X2.6)  item  tersebut dianggap  valid  karena  nilai  r  hitung  yang  kita dapat lebih besar dari nilaii r tabel (0,2732).

## Variabel Y (Attitude Toward Using)
Semua  item  (Y1  sampai  Y7)  item  tersebut dianggap  valid  karena  nilaii  r  hitung  yang  kita dapat lebih besar darii nilai r tabel (0,2732). Uji Reliabilitas Uji reliabilitas diterapkan atau dilakukan untuk menilai  konsistensi  kuesioner  yang  digunakan. dalam  penelitian.  Berdasarkan  output  SPSS, Cronbach's Alpha memiliki nilai 0,712 untuk 19 item pertanyaan, melebihi batas 0,60. Itu berarti bahwa  kuesioner  dinyatakan  reliabel  atau konsisten.

## Uji Regresi Linier Sederhana
Uji regresi linier sederhana dimanfaatkan untuk menilai  pengaruh  variabel  independen(bebas) terhadap variabel dependen(terikat).

## Model Summary
Nilai  R  (korelasi)  =  0.608  Ini  menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara variabel independen  atau  bebas  dan  variabel  dependen atau  terikat.
Nilai  R  Square  =  0.370  menunjukkan  bahwa 37% variasi dalam variabel yang dependen atau terikat  (Partisipasi)  dapat  dijelaskan  oleh variabel  bebas  atau  dependen  (Presepsi Kegunaan dan Presepsi Kebermanfaatan).

## Uji ANOVA
Nilai  F  hitung  adalah  13,793  dengan  tingkat signifikansi  0,000,  yang  kurang  dari  0,05, menandakan  bahwa  model  regresi  secara keseluruhan signifikan.
Uji Koefisien Regresi Konstanta (a) sebesar 9.802 berarti Konsistensi nilai variabel Partisipasi adalah 9.802. Koefisien  regresi  X1  (Presepsi  Kegunaan) sebesar  0.402  berarti  setiap  peningkatan  1  unit nilai  Presepsi  Kegunaan  akan  meningkatkan nilai Partisipasi sebesar 0.402, dan pengaruhnya signifikan dengan nilai signifikansi 0.002 < 0.05.
Koefisien regresi X2
(Presepsi
Kebermanfaatan)
sebesar  0.336  berarti  setiap  peningkatan  1  unit nilai Presepsi
Kebermanfaatan akan meningkatkan  nilai  Partiisipasi  sebesar  0.336, dan  pengaruhnya  signifikan  dengan  nilai signifikansi  yang  diperoleh  0.005  <    atau  lebih kecil dari 0.05.
Untuk X1, nilai t hitung adalah 3,351, melebihi nilai t table > 1,67655, dan untuk X2 2.958 > t tabel  1.67655  menunjukkan  bahwa  kedua variabel  independent  atau  bebas  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependen atau terikat.

## 4. KESIMPULAN
Semua  item  pertanyaan  pada  variabel  X1,  X2, dan variabel Y dianggap valid karena nilai yang kita atau data peroleh  dari r hitung lebih besar dari nilai r tabel.
Kuesioner  yang  digunakan  reliabel  atau konsisten  dengan  nilai  yang  kita  dapat Cronbach's Alpha sebesar 0.712 atau lebih dari 0,60.
Presepsi  Kegunaan  (X1)  dan  Presepsi Kebermanfaatan (X2) secara signifikan mempengaruhi  Partisipasi  (Y)  dengan  model regresi yang cukup baik (R = 0.608 dan R Square = 0.370).
Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  model penelitian  yang  melibatkan  Presepsi  Kegunaan dan Presepsi Kebermanfaatan dalam mempengaruhi  Partisipasi  dapat  diterima  dan dianggap valid serta reliabel.
Serta terdapat hubungan positif antara kegunaan aplikasi GrabFood dan kebermanfaatan terhadap sikap pengguna di wilayah Palembang. Artinya, semakin  tinggi  penilaian  pengguna  terhadap kegunaan aplikasi, semakin tinggi pula penilaian mereka terhadap kebermanfaatan yang dirasakan.
Dan  berdasarkan  hasil  analisis,  responden menunjukkan bahwa aplikasi GrabFood memiliki manfaat yang sangat signifikan dalam kehidupan sehari-hari mereka di kota Palembang.  Hubungan  positif  dan  signifikan antara  kegunaan  dan  kebermanfaatan  terhadap sikap pengguna aplikasi ini menunjukkan bahwa peningkatan  aspek-aspek  kegunaan  (seperti kemudahan penggunaan dan kecepatan layanan) secara langsung meningkatkan persepsi kebermanfaatan di kalangan pengguna.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
5. DAFTAR PUSTAKA
[1]   Amah, A.,  Indriani,  N., Ambarwati, V. V., & Jayanti, P. S. (2020). Analisis kesalahan berbahasa  bidang  morfologi  pada  promo grabfood  di  aplikasi  grab. Parafrasa:
Jurnal  Bahasa,  Sastra,  Dan  Pengajaran , 2 (2).
[2]  Nurvitasari,  E.,  &  Dwijayanti,  R.  (2022). Pengaruh  Persepsi  Kemudahan,  Fitur Layanan  Dan  Kepercayaan  Terhadap Minat Menggunakan Aplikasi Grab (Studi Pada  Pengguna  Aplikasi  Grab  Fitur Grabfood). Jurnal Pendidikan Tata Niaga (JPTN) , 10 (1), 1472–1481.
[3]  Puspita, M., & Aprilia, A. (2020). Faktor- Faktor  Pendorong  Konsumen  Surabaya Membeli Makanan Dan Minuman Melalui Aplikasi  Gofood  Dan  Grabfood. Jurnal Manajemen Perhotelan , 6 (2), 88–98.
[4]  Rosita, R. (2020). Faktor Yang Mempengaruhi Perilaku Generasi Milenial Terhadap Keputusan Menggunakan Aplikasi Grabfood. Jurnal Lentera Bisnis ,
9 (1), 95.
[5]  Sophian,  N.  S.,  & Wi,  P.  (2022). Analisis Pengaruh Teknologi, Pengetahuan Akuntansi, Omzet Usaha, Penyusunan Dan Penyajian  Laporan  Keuangan  Terhadap
Penggunaan Informasi Akuntansi Berbasis E-Commerce  Pada  Umkm  (Studi  Kasus
Pada  Pelaku  Umkm  Sebagai  Pengguna Aplikasi Grabfood Di Kawasan Pa. Global
Accounting , 1 (3), 55–65.
[6]  Sutabri,  T.,  Suryatno,  A.,  Setiadi,  D.,  & Negara,  E.  S.  (2018).  Improving  naïve bayes  in  sentiment  analysis  for  hotel industry  in  Indonesia. 2018  Third
International  Conference  on  Informatics and Computing (ICIC) , 1–6.
[7]  Sutabri,  T.,  Suryatno,  A.,  Setiadi,  D.,  & Negara,  E.  S.  (2018).  Improving  naïve bayes  in  sentiment  analysis  for  hotel industry  in  Indonesia. 2018  Third
International  Conference  on  Informatics and Computing (ICIC) , 1–6.
[8]  Sutabri,  Tata,  2012, Konsep  Sistem Informasi , Yogyakarta : Andi
[9]  Tata Sutabri, T. S. (2023). Design of A Web- Based Social Network Information System. International Journal of Artificial Intelligence Research , 6 (1), 310–316.
[10] Tata  Sutabri,  T.  S.,  Pamungkur,  P.,  Ade Kurniawan, A. K., & Raymond Erz Saragih, R.  E.  S.  (2019).  Automatic  attendance system  for  university  student  using  face recognition  based  on  deep  learning. International Journal of Machine Learning and Computing , 9 (5), 668–674.
[11] Tata Sutabri, T. S., Yohanes Bowo Widodo, Y.  B.  W.,  Sondang  Sibuea,  S.  S.,  Ismi Rajiani, I. R., & Yaziz Hasan, Y. H. (2019). Tankmate  Design  for  Settings  Filter, Temperature,  and  Light  on  Aquascape. Journal  of  Southwest  Jiaotong  University ,
54 (5), 1–8.
[12]  Tiarailsa,  S.,  Kusuma, Y.  B.,  &  Prabowo, B. (2022). Pengaruh Brand Image, Promosi dan Harga Terhadap Keputusan Penggunaan  Aplikasi Grabfood di
Surabaya. Ekonomi,  Keuangan,  Investasi Dan Syariah (EKUITAS) , 4 (1), 162–168.